AI “토큰”이 세계 경제의 새로운 석유가 된 이유: 중국이 AI 토큰으로 미국의 기술 패권을 어떻게 무너뜨리고 있는가

수학적 계산이 상품화될 때, 서구는 아직 그 규모를 제대로 파악하지 못하고 있다

ChatGPT보다 40배 저렴한 가격: 중국이 어떻게 세계 AI 시장에 파격적인 저가 공세를 펼치고 있는가

인공지능은 더 이상 서구 데이터 센터에서만 구상되고 통제되는 것이 아닙니다. 21세기 가장 강력한 지정학적 무기가 되었습니다. 미국이 고성능 칩에 대한 엄격한 수출 통제에 의존하고 유럽이 데이터 보호 규정을 논의하는 동안, 중국은 조용히 세계적인 패러다임 전환을 추진하고 있습니다. 중국은 언어 모델의 핵심 구성 요소인 이른바 AI "토큰"을 대량 수출 상품이자 미래의 전략적 자원으로 구축하고 있습니다. 오픈AI나 구글 같은 미국 경쟁업체보다 최대 40배 저렴한 가격으로 딥시크(DeepSeek)나 알리바바의 큐웬(Qwen)과 같은 중국산 모델들이 세계 시장에 쏟아지고 있습니다. 이는 특히 개발도상국에서, 그리고 점차 서구에서도 근본적인 변화를 가져오고 있습니다. 중국의 컴퓨팅 파워를 활용하는 국가들은 막대한 비용을 절감하는 동시에 새로운 기술 의존 구조에 빠지게 되며, 베이징의 미래 기술 패권을 위한 훈련 데이터를 제공하게 됩니다. 이 글은 수십억 달러 규모의 거대 투자, 미국의 제재 한계, 그리고 완전히 새로운 종류의 원자재 등장에 대한 분석입니다.

토큰이란 무엇이며, 이것이 지금 왜 중요한가

토큰은 모든 현대 AI 상호작용의 기본 구성 요소입니다. DeepSeek이나 Qwen 같은 언어 모델은 입력된 텍스트를 토큰, 즉 단어의 약 4분의 3에 해당하는 작은 단위로 분해하고, 이러한 단위를 순차적으로 처리하여 응답을 생성합니다. API를 통해 AI 인터페이스를 사용하는 사용자는 일반적으로 입력과 생성된 출력 모두에 대해 처리된 토큰 수에 따라 비용을 지불합니다. 따라서 토큰은 기술적 지표일 뿐만 아니라 전 세계 AI 서비스의 회계 단위이기도 하며, 바로 이 지점에서 중국의 접근 방식에 전략적 의미가 담겨 있습니다.

지금까지 토큰 시장은 암묵적으로 미국이 지배하는 영역이었습니다. OpenAI, Anthropic, 그리고 Google이 가격을 책정하고, 아키텍처를 결정하며, 인프라를 미국 손에 유지해 왔습니다. 하지만 DeepSeek과 알리바바의 Qwen 그룹과 같은 중국 기업들의 부상으로 이러한 구조가 근본적으로 변화하기 시작했습니다. 한때 순전히 기술적인 인프라 결정이었던 것이 이제는 지정학적인 문제로 변모하고 있습니다. 어느 데이터 센터, 어느 칩, 어느 전력이 전 세계의 요청을 처리할 것인가 하는 문제입니다

알리바바 토큰 허브: 단순한 기업 구조조정 그 이상

2026년 3월 16일, 알리바바 CEO 에디 우는 전 직원에게 보낸 공지에서 새로운 사업 부문인 알리바바 토큰 허브(Alibaba Token Hub)의 설립을 발표했습니다. 이 새로운 부문은 기존의 다섯 개 사업 부문, 즉 기초 연구 기관인 통이 연구소(Tongyi Laboratory), 유통 인프라 역할을 하는 MaaS(Model-as-a-Service) 플랫폼, 최종 소비자를 위한 큐웬(Qwen) 제품군, 기업용 AI 솔루션인 우콩(Wukong), 그리고 AI 혁신 부서를 통합한 것입니다. 에디 우는 알리바바 토큰 허브의 목표를 "토큰을 만들고, 토큰을 제공하고, 토큰을 사용하는 것"이라고 밝혔습니다.

그 기저에 깔린 구조적 논리는 많은 것을 드러냅니다. 우는 직접 새로운 아키텍처를 전력망에 비유하여 설명합니다. 통이랩을 발전소, MaaS 플랫폼을 송전망, 그리고 최종 제품을 연결된 소비자 기기로 묘사하는 것입니다. 이는 단순한 비유가 아니라 전략적 의지를 보여줍니다. 알리바바는 더 이상 AI 부서를 가진 대기업이 아니라, 전자상거래와 클라우드 컴퓨팅을 응용 분야로 고려하는 AI 인프라 제공업체가 되고자 하는 것입니다.

또한 주목할 만한 점은 이러한 전략적 재편을 뒷받침하는 막대한 자본 투자입니다. 알리바바는 인공지능(AI) 및 클라우드 인프라에 향후 3년간 약 530억 달러를 투자한다고 발표했는데, 이는 지난 10년간 그룹의 총 투자 지출액을 넘어서는 금액입니다. 이 규모는 국제적인 기준으로도 매우 이례적입니다. 전 세계 AI 투자액은 2026년까지 2,000억 달러를 넘어설 것으로 예상되며, 알리바바 단독으로 이 중 약 4분의 1을 차지할 것으로 전망됩니다. 발표 당시 우 회장은 이처럼 엄청난 투자액조차도 급증하는 수요에 맞춰 더욱 늘릴 것이라고 밝혔습니다.

가격 격차: 중국 모델들이 시장을 어떻게 재편하고 있는가

중국의 토큰 수출 전략의 경제적 기반은 미국 경쟁업체와의 엄청난 가격 차이입니다. 투자은행 번스타인의 분석가들은 딥시크(DeepSeek)의 모델들을 면밀히 분석한 결과, 중국 경쟁업체가 미국 모델보다 20~40배 저렴한 가격으로 서비스를 제공한다는 사실을 발견했습니다. 독립적인 기술 분석에서도 이 결과가 확인되었습니다. 딥시크의 Reasoner 모델은 입력 토큰 100만 개당 약 0.55달러로 추산되는 반면, 오픈아이(OpenAI)의 GPT-4.5와 o1은 전 세계에서 가장 비싼 모델에 속합니다. 실제로 이는 오픈아이 인프라에서 토큰 100만 개당 50달러가 드는 것을 딥시크에서는 1~2달러에 이용할 수 있다는 것을 의미합니다.

이러한 가격 차이는 고전적인 의미의 덤핑 전략이 아니라, 여러 가지 요소에 기반한 구조적 효율성 우위의 결과입니다. 딥시크는 R1 추론 모델을 단 29만 4천 달러에 학습시킨 반면, 미국에서 유사한 모델을 개발하는 데는 수천만 달러가 소요되었습니다. 이는 모든 질의에 대해 모든 모델 매개변수를 활성화하는 것이 아니라, 가장 관련성이 높은 전문가 경로만 활성화하는 혼합형 전문가 아키텍처를 일관되게 적용함으로써 달성되었습니다. 또한, AI 인프라에 대한 정부 보조금, 실리콘 밸리보다 50~60% 낮은 중국 엔지니어 급여, 연구 개발에 대한 세금 인센티브 등이 이러한 우위에 기여하고 있습니다.

그 결과, 전 세계 기업 고객들이 합리적으로 무시할 수 없는 가격 차이가 발생했습니다. 싱가포르, 나이로비, 이스탄불에서 AI 애플리케이션을 개발하는 스타트업은 컴퓨팅 비용을 고려해야 합니다. 20배에 달하는 가격 차이 때문에 공급업체 선택은 이념적인 결정이 아니라 순전히 사업적인 결정이 됩니다. 그리고 바로 이러한 현실을 중국의 상징적인 수출 전략이 활용하고 있는 것입니다.

토큰 경제의 성장: 혁신의 규모를 보여주는 수치들

중국 토큰 경제의 성장 동력은 규모 면에서 기존의 어떤 산업 확장과도 비교할 수 없을 정도로 독보적입니다. 2024년 초 중국의 일일 평균 토큰 소비량은 1,000억 개였지만, 2025년 말에는 100조 개로 증가했습니다. 그리고 2026년 3월, 중국 국가통계국은 일일 소비량이 140조 개를 넘어섰다고 발표했는데, 이는 불과 2년 만에 1,000배 이상 증가한 수치입니다. 마오 선융 중국 국가통계국 부국장은 이러한 수치를 산업계에서 인공지능(AI) 애플리케이션이 단계적으로 널리 도입되고 있음을 보여주는 증거로 해석했습니다.

더욱 중요한 것은 국제적인 차원입니다. 세계 최대 AI 모델 API 통합 플랫폼인 OpenRouter에서 중국 모델의 주간 토큰 거래량은 2026년 3월 15일 주에 7조 3600억 토큰에 달해 3주 연속 미국 모델을 넘어섰습니다. 전 세계에서 토큰 거래량 기준으로 가장 많이 사용된 상위 5개 모델 중 4개가 중국산이었습니다. 이 기간 동안 OpenRouter의 전 세계 주간 토큰 거래량은 20조 4천억 토큰에 이르렀으며, 매주 20% 이상의 성장률을 기록했습니다.

JP모건은 이러한 추세를 장기적인 전망으로 전환하려고 시도했습니다. 이 은행은 중국의 AI 추론 토큰 소비량이 2025년 약 10경(10,000조)에서 2030년 약 3,900경으로 증가할 것으로 예측했는데, 이는 불과 5년 만에 370배 증가한 수치입니다. 이 수치는 토큰 경제가 단기적인 유행이 아니라 산업적 깊이를 지닌 구조적으로 성장하는 시장임을 보여줍니다.

토큰 수출 이면에 숨겨진 지정학적 계산

중국이 토큰 수출 사업에 접근하는 방식은 단순히 상업적 이윤 극대화를 넘어선 논리를 따릅니다. 기본 모델은 놀라울 정도로 간단합니다. 나이로비, 두바이, 자카르타 등 해외 사용자가 중국산 AI 모델을 호출합니다. 요청은 중국 데이터 센터로 전송되고, 중국산 전력으로 구동되는 중국산 칩이 계산을 수행합니다. 결과는 토큰 형태로 사용자에게 전달되고, 사용자는 이에 대한 비용을 지불합니다. 이렇게 해서 단순한 수익 창출을 넘어 기술적, 경제적, 전략적 측면을 아우르는 포괄적인 의존 구조가 형성됩니다.

이러한 접근 방식은 중국이 수년간 체계적으로 추진해 온 디지털 실크로드라는 더 큰 개념을 반영합니다. 중국은 실리콘 밸리 모델의 대안으로 자리매김하고 있으며, 인공지능(AI) 기술을 기업의 이윤 추구를 초월하는 공공재로 인식시키고 있습니다. 디지털 인프라, 교육 사업, 스마트 거버넌스 솔루션에 대한 투자를 통해 베이징은 개발 목표와 경제적 파급 효과를 결합한 양자 파트너십을 구축하고 있습니다. 2026년 설립되어 이미 40개국 이상에서 200개 회원국을 확보한 세계데이터기구(WDO)는 데이터 관련 국제 표준을 정립하기 위한 또 다른 중요한 제도적 기반입니다.

오픈소스 전략은 이러한 과정에서 핵심적인 도구입니다. 딥시크(DeepSeek)와 알리바바의 큐웬(Qwen)은 자사 모델을 공개적으로 제공함으로써 전 세계적으로 AI 도입 장벽을 획기적으로 낮추고 있습니다. 딥시크의 글로벌 챗봇 시장 점유율은 현재 4%에 달하며, 큐웬 모델 제품군은 2026년 1월까지 7억 회 이상 다운로드되어 세계에서 가장 널리 사용되는 오픈소스 AI 시스템이 되었습니다. 중국 AI 모델은 2025년 11월까지 전 세계 시장 점유율 약 15%를 달성했는데, 이는 1년 전 거의 0%에서 크게 증가한 수치입니다. 특정 시장에서는 그 수치가 더욱 두드러집니다. 딥시크의 중국 시장 점유율은 89%, 벨라루스는 56%, 쿠바는 49%, 러시아는 약 43%에 이릅니다.

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반도체 문제: 중국의 구조적 취약성과 전략적 해결책

중국의 상징적인 수출 전략에서 가장 치명적인 약점은 아마도 반도체 문제일 것입니다. 2022년 10월부터 미국은 엔비디아 A100과 유사한 성능 수준의 AI 칩을 중국에 판매하는 것을 금지하는 수출 통제를 시행해 왔습니다. 이후 이러한 제한은 점차 확대되고 단속도 강화되었습니다. 2025년 5월, 미국 상무부는 중국의 대표적인 AI 프로세서인 화웨이의 어센드 칩 사용이 미국 수출 통제 규정을 위반할 수 있다고 경고했습니다. 해당 칩의 개발 및 생산이 미국산 공정과 장비를 기반으로 하기 때문입니다.

화웨이는 2026년에 Ascend 910C를 약 60만 대 생산할 계획이라고 발표했습니다. 알리바바, 바이트댄스, 텐센트는 이미 수십만 대에 달하는 대규모 주문을 했으며, 딥시크는 화웨이 하드웨어만을 사용하여 차세대 V4 모델을 개발 중인 것으로 알려져 있습니다. 이는 중국 첨단 AI 칩의 성능을 입증하는 최초의 가시적인 사례로 평가받고 있습니다. 하지만 동시에 한계점도 존재합니다. 미국 외교협회(Council on Foreign Relations)에 따르면, 낙관적인 전망으로 2027년에도 화웨이는 엔비디아가 생산하는 전체 AI 컴퓨팅 파워의 약 4%만을 차지할 것으로 예상됩니다.

그럼에도 불구하고, 미국의 수출 통제는 기대했던 제동 효과를 내지 못하고 오히려 정반대의 결과를 낳았습니다. CSIS의 분석에 따르면, 이러한 제한 조치는 수십 년간의 산업 정책으로도 달성할 수 없었던 방식으로 중국 내 반도체 수요와 중국 제조업체의 생산을 연계시켰습니다. 현재 중국 반도체 제조업체들은 중국 국내 시장의 41%를 점유하고 있습니다. 수출 통제는 서방 반도체 하드웨어에 대한 의존이라는 디지털 의존 고리를 부분적으로 끊어냈지만, 중국의 생산 인프라에 기반을 두고 산업 응용 분야에서 자체적인 실세계 데이터를 생성하는 물리적 제조 고리에는 영향을 미치지 못했습니다.

토큰 수출의 전략적 목표 지역으로서의 글로벌 사우스

중국의 토큰 수출 전략은 시장 전반에 걸친 침투 전략이 아니라, 지리적 우선순위에 따른 접근 방식입니다. 디지털 인프라가 취약하고 가격에 민감한 기업들이 많으며 베이징과의 관계에서 거리를 두려는 정치적 성향이 덜한 신흥 경제국과 개발도상국이 주요 목표 시장입니다. 가격에 민감한 지역에서 중국산 모델의 저렴한 토큰 가격은 협상 대상이 아니라 AI 시대로 진입하기 위한 필수 조건입니다.

동남아시아는 이러한 역동성을 잘 보여주는 사례입니다. 7억 명의 인구가 거주하는 이 지역은 미국과 중국의 영향권 및 투자권 사이에 위치해 있으며, 중국의 AI 인프라가 급속도로 성장하고 있습니다. 2026년 말레이시아는 중국 이외 국가 중 최초로 화웨이 어센드 칩을 기반으로 완전한 자체 AI 생태계를 구축했습니다. 이러한 결정은 기술적, 지정학적 함의를 모두 지니고 있습니다. 인프라 선택은 데이터 주권, 규범 설정, 그리고 장기적인 기술 의존도를 동시에 결정짓기 때문입니다.

아프리카는 이러한 전략에서 또 다른 핵심 대륙입니다. 딥시크의 아프리카 시장 점유율은 에티오피아와 우간다 같은 국가에서 11~14%로 아직 한 자릿수에 불과하지만, 성장세는 매우 뚜렷합니다. 저렴한 AI 도구가 부족한 환경에서 강력한 언어 모델에 대한 무료 개방형 접근은 기존의 도입 장벽을 획기적으로 제거할 수 있습니다. 중국은 베이징 정부가 공식적으로 서구 중심적이고 이윤 추구에만 치중하는 기술이라고 규정하는 것에 대한 균형추 역할을 자처하고 있습니다.

전략적 부산물로서의 데이터: 보이지 않는 가치 창출

토큰 판매로 얻는 즉각적인 수익 외에도, 눈에 잘 띄지 않는 또 다른 가치 창출 요소가 있습니다. 바로 학습 데이터 생성입니다. 중국 AI 모델에 대한 모든 외부 요청은 사용 데이터, 상호 작용 패턴, 음성 샘플을 생성하여 데이터 센터에 저장합니다. 이 데이터는 미래 모델 세대를 위한 원자재가 됩니다. 더욱이, 세계 최대 규모의 제조 기지를 운영하는 산업 생태계에서는 서구 경쟁업체들이 구조적으로 모방할 수 없는 특수하고 실시간적인 생산 데이터가 생성됩니다.

미중 경제안보검토위원회(USCC)의 분석에 따르면 두 가지 상호 강화적인 피드백 루프가 존재합니다. 하나는 개방형 모델이 전 세계적인 도입을 촉진하고 추가 개발을 자극하는 디지털 루프이고, 다른 하나는 중국의 제조 기반을 통해 산업용 애플리케이션이 독점적인 실제 데이터를 생성하여 고성능 칩 접근성과 무관하게 경쟁 우위를 축적하는 물리적 루프입니다. 미국의 수출 통제는 디지털 루프에는 영향을 미치지만 물리적 루프에는 영향을 주지 않습니다.

이러한 이중 구조는 중국의 AI 전략이 단순한 가격 경쟁보다 더 강력한 이유를 설명해 줍니다. 서구 모델들이 기술적으로 우월한 역량을 개발하더라도, 중국은 외부 API 요청을 할 때마다 축적되는 데이터 우위를 동시에 확보합니다. 저렴한 토큰을 구매하는 사람들은 사실상 자신들이 요청을 통해 사용하는 모델의 성능 향상 비용을 지불하는 셈입니다.

서방의 대응: 수출 통제와 경쟁에 대한 편집증 사이에서

중국의 상징적인 공세에 대한 서방의 대응은 지금까지 파편적이고 부분적으로 모순적입니다. 한편으로 미국은 인공지능 칩에 대한 수출 통제 체제를 체계적으로 강화하고 있습니다. 다른 한편으로, 트럼프 행정부는 2025년 12월 중국에 엔비디아 H200 칩 판매를 승인했는데, 이는 중국 수출이 승인된 칩 중 가장 강력한 칩입니다. 동시에 미국 의회는 구형 ASML 침적 석판 장비의 중국 판매를 제한하는 MATCH 법안을 추진하고 있습니다. 이처럼 미국은 뚜렷한 전략적 일관성 없이 세 가지 정책을 동시에 상반된 방향으로 추진하고 있습니다.

유럽은 이러한 상황에서 대체로 관찰자에 머물러 있습니다. 중국의 AI 인프라가 개발도상국에 빠르게 확산되고 미국 기업들이 AI 인프라에 수천억 달러를 투자하는 동안, 유럽은 토큰 시장에서 독자적인 입지를 거의 확보하지 못하고 있습니다. 유럽의 규제는 데이터 보호와 AI 보안 표준에 초점을 맞추고 있는데, 이는 타당한 우려이지만, 궁극적으로 유럽의 AI 서비스를 지원할 컴퓨팅 인프라가 누구의 것인지에 대한 질문에는 답이 되지 못합니다.

울름, 프랑크푸르트, 뮌헨 등지에서 AI API를 활용하여 자동 문서 처리, 고객 서비스, 생산 최적화 등을 수행하는 중소기업들은 이제 지정학적 함의를 지닌 경제적 결정을 내리고 있습니다. DeepSeek이나 Qwen을 선택한다는 것은 중국 데이터 센터, 중국산 칩, 그리고 간접적으로는 중국 법률의 적용을 받는 데이터 인프라, 나아가 국가의 데이터 접근 권한을 부여받는 환경을 선택하는 것을 의미합니다. 이러한 결정은 그 함의를 충분히 인지한 상태에서 이루어지는 경우가 드뭅니다.

중국 토큰 전략의 한계와 위험성

중국의 상징적인 수출 전략이 아무리 일관성 있어 보일지라도, 그 구조적 한계는 매우 심각합니다. 가장 큰 문제는 여전히 칩 의존도입니다. 화웨이 어센드(Huawei Ascend) 프로젝트로 상당한 진전을 이루었음에도 불구하고, 중국 AI 산업은 여전히 ​​최고 성능을 내기 위해 서구 반도체 제조업체에서 파생되거나 개발된 기술에 의존하고 있습니다. CFR은 화웨이의 최고급 칩 성능이 차세대 칩의 성능 저하 가능성 때문에 하락할 수 있다고 예측합니다. 이는 중국 최대 칩 제조업체인 SMIC가 아직 자체적으로 기술적 한계를 뛰어넘을 수 있는 구조적 역량을 갖추지 못했음을 시사합니다.

여기에 외국 사용자 관점에서 데이터 주권 문제가 더해집니다. 개발도상국의 정부와 기업들은 저렴한 중국산 토큰을 사용할 수 있지만, 자신들의 데이터가 중국 데이터 센터에서 처리되고 중국 법의 적용을 받는다는 사실을 점점 더 인지하고 있습니다. 말레이시아에서 볼 수 있듯이, 대안적인 주권적 AI 인프라를 구축하는 것은 바로 이러한 딜레마에 대한 해답이지만, 여전히 비용이 많이 들고 기술적으로도 까다롭습니다. 장기적으로 이러한 긴장 관계는 시장의 잠재력을 제한할 수 있습니다.

마지막으로, 토큰 사업 자체의 수익성은 아직 확실하게 입증되지 않았습니다. 현재 중국 모델들의 낮은 가격은 치열한 국내 가격 경쟁을 반영하며, 이는 마진에 압박을 가하고 있습니다. 이 모델이 국제적으로 확장 가능하고 막대한 인프라 투자 비용을 상쇄할 만큼 충분한 수익을 창출할 수 있을지는 여전히 미지수입니다. 다만, JP모건이 2030년까지 토큰 소비량이 370배 증가할 것으로 예측한 것은 이러한 투자 상쇄를 가능하게 할 만큼 충분히 큰 시장이 존재함을 시사합니다.

새로운 종류의 원자재가 등장하고 있다

중국 분석가들과 서방 논평가들이 토큰과 석유를 비교하는 것은 완벽한 비유는 아니지만, 시사하는 바가 크다. 원유와 마찬가지로 토큰은 개별 연산 능력보다는 토큰을 생산하고 거래하는 전체 인프라(추출 시설, 파이프라인, 정제소, 주유소)에 가치가 있는, 차별화되지 않은 상품이다. 중국의 전략은 데이터 센터, 칩, 모델, 유통 플랫폼 등 전체 인프라를 국내에 구축하고 수출 중심으로 전환하는 것이다.

석유와의 차이점은 결정적인 한 가지에 있습니다. 토큰은 무한히 복제 가능하고 고갈되지 않으며, 토큰을 생성하는 모델의 품질이 높을수록 가치가 상승합니다. 따라서 중국의 투자 전략은 양적 리더십뿐만 아니라 데이터 피드백과 모델 최적화를 통한 누적적인 질적 우위를 목표로 합니다. 중국 데이터 센터로 유입되는 모든 테라바이트의 외부 사용 데이터가 증가함에 따라 미래의 경쟁 우위는 조용하고 눈에 띄지 않게, 그리고 놀라운 경제적 효율성으로 성장합니다.

중국의 일일 토큰 소비량 140조 개, 중국산 모델의 세계 시장 점유율 15%, 그리고 알리바바의 530억 달러 투자—이러한 수치들은 단기적인 마케팅 전략이 아니라, 차세대 핵심 산업에서 수출 주도권을 확보하려는 장기적인 산업 정책 전략을 보여줍니다. 이 전략의 성공 여부는 베이징에서 결정되는 것이 아니라, 라고스, 자카르타, 바르샤바의 소프트웨어 개발자들이 API를 통합하는 과정에서 결정될 것이며, 현재 그 과정은 조용하고 신중하게 진행되고 있습니다.

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